MALL (Music Adviser with LifeLog)：ライフログに基づく推薦機能を備えたポータブル音楽プレイヤー
理学専攻 情報科学コース

宇野 愛

概要

1

聞きたい曲を選ぶ際に，メタデータから選ぶだけでな
く，状況や環境（例えば，天気や季節，時間帯，場所など）に合った曲を選びたいときがある．これらの状況や環境の多くはライフログデータとして記録可能である．一方，
我々は日常的に膨大な楽曲を所持していることが多く，状況にあった楽曲をその都度選ぶのは困難である．そこで
本論文では，ライフログデータから個人の選曲の傾向を把握し，それに従って楽曲を自動推薦する MALL (Music

Adviser with Life Log) を提案する．MALL では楽曲再生時のライフログ情報と楽曲特徴量を照合し，その相関性ルールを導出する．そして様々な状況に応じて相関性
ルールに該当する楽曲を推薦する．

2

提案内容

2.1

楽曲特徴量抽出2.3

相関性ルールの発見

続いて MALL では，2.1 節，2.2 節で収集した楽曲情報

本手法では楽曲特徴量抽出ソフトウェア MIRtoolbox[1]を用いて，各楽曲に対して以下の 8 つの特徴量を抽出している（表 1 参照）．

とライフログ情報との間の相関性ルール (A → B) を求める．具体的には以下の式 (1) で算出する．ここで，A は時
間帯や季節といったライフログに関する条件式を，B は楽表 1: 楽曲特徴
特徴量
RMS energy
Tempo
Rolloﬀ
Brightness
Roughness
Spectral irregularity
Inharmonicity
Mode

図 1: Android アプリケーションの動作例

説明
音量の平均値
テンポ
85%を占める低音域の割合
高音域の割合不協和音の多さを示す値
音質の変化の大きさ
根音に従っていない音の量
major と minor の音量の差

曲特徴量の値の範囲を表す．本論文では n 種類の楽曲特徴量範囲の論理積をもって相関性ルールを表現している．

A → B1 [a1min , a1max ]&B2 [a2min , a2max ]· · · Bn [anmin , anmax ](1)

相関性ルールを決めるにあたって二つの数値，支持度と確信度をもとに計算する．支持度は, ライフログ条件と楽曲特徴量の全ての組み合わせの中から A，B を含むルールが登場する頻度を P (A, B) で算出する．また支持度だ

2.2

ライフログデータ収集

けでは値の信頼性が低いため確信度を設ける．確信度はMALL では，ポータブル音楽プレイヤー等で音楽を鑑賞している人が，その曲が現在の状況に合っていると感じたら所定のボタンを押し，システムはその時点でのライ

P (B|A) で算出する．そして，支持度と確信度の双方が高フログ情報と一緒にその曲を記録する，というような処推薦された楽曲群はそれぞれライフログ条件ごとにプレ

理手順を想定する．このアプリケーションの動作例を図 1

イリストとしてユーザに返される．本論文の実装では経に示す．図 1 の右下にある鉛筆のボタンがライフログ情

験的に，支持度 0.05 以上，確信度 0.15 以上としている．

報を記録するためのボタンである．このボタンを押すことによって，日付，曜日，時間，その時聞いていた曲名，
その曲のアーティスト名を記録することができる．このよ
うに MALL では，音楽を聞きながらボタンを押すという簡単な操作のみでライフログ情報を記録する．

い A，B の組み合わせを相関性ルールとして選出し，そのルールに該当する楽曲をライフログ条件ごとに推薦する．

3

結果

MALL の推薦結果の妥当性についてはユーザテストを実施することで，選曲傾向の把握については推薦結果を可視化することで検証した．

3.1

ユーザテストす．図 3 の下部にオレンジの太線で示した枠の中はアイコ

女子大学生 2 名を被験者としてユーザテストを実施しンの多くが水色から青色で構成されていることがわかる．

た．被験者には一ヶ月間音楽プレイヤーを所持してもら

青色に近いというのは RMS energy の値が低い，つまり

い，プレイヤーに入っている音楽を聞き，その楽曲が状

音量の変化に富んでいることを意味し，アコースティック況・環境に合っている際に所定のボタンを押してもらった． な楽器で演奏された楽曲である可能性が高い．この枠のその後，被験者にそれぞれのライフログデータから推薦 ライフログ条件は 夕方 であった．当該ユーザの生活リされたプレイリストの楽曲を聞いてもらい，それらがラズムとして実際に，夕方には落ち着いた楽曲を好んで聞

イフログ条件に合っているかどうかを 5 段階で評価していていたことからこのような結果になったと考えられる．

もらった．ユーザ A には 3 種類のプレイリストが，ユー

また，図 3 の中央にピンクの太線で示した枠は赤から緑

ザ B には 4 種類のプレイリストが返された．評価結果はのアイコンで構成されていることから，RMS energy が比以下のとおりである（表 2 参照）．

較的高い，つまり音量が大きい状態で一定であるエレク

表 2: 被験者のプレイリストへの評価
ユーザ
Ａ

B

プレイリスト
夜
水曜
晴れ
朝
夜
晴れ
くもり

これらの結果から，ユーザ B の

評価
5
4
4
5
4
3
4
晴れ

トリックなポップスやロックの楽曲を聞いていた可能性が高い．この枠のライフログ条件は 金曜 であった．当該
ユーザは金曜特有の選曲に関して意識していなかったので，今まで気づかなかった選曲傾向の可能性の一つであると考えられる．このように可視化結果から様々な選曲傾向を読み取れることが示された．

に対するプレ

イリストを除き，MALL がライフログ条件ごとに合う楽曲を適切に推薦できていることが示された．

3.2

楽曲の一覧可視化

本章では，2.2 節で提案した Android アプリケーションを用いて記録したライフログ情報に基づき，相関性ルールを算出し，可視化した結果を示す．
平安京ビュー [2] による楽曲の一覧可視化結果を図 2(左)に, 一部拡大図を図 2(右) 示す．この図では一番外側の長図 3: RMS energy で色分け

方形の大きな枠で囲まれた中に小さな枠があり，その中に楽曲を表す多数のアイコンが表示されている．一番外

4

まとめ側の枠はライフログ上で聞いた楽曲や相関性ルールによっ

本論文では，ライフログに基づいて状況・環境に合うて推薦された楽曲全てを含む枠である．その中の小さな楽曲を自動推薦するシステム MALL を提案した．MALL

枠はライフログ条件を表し，その条件ごとに曲が分類さは Android アプリケーションで収集したライフログデー

れている様子を示す．ライフログ条件の枠の中にさらに入タと楽曲特徴量との相関関係を計算することで状況・環境

れ子状で枠があり，これはライフログ条件ごとに選出されに合わせた楽曲を自動推薦するシステムである．ユーザ

た相関性ルールを示している．

テストの結果から MALL による推薦がユーザに対し比較的適切に行われていることを示した．また可視化結果から選曲傾向を読み取ることが可能であることも示した．

謝辞
ユーザテストにご協力下さった方々に，深く感謝の意を表します．また本論文の実験には，RWC 研究用音楽デー
タベースに収録された楽曲を使用させて頂きました．

参考文献
図 2: （左）一覧可視化結果 （右）一部拡大図
楽曲を示すアイコンは楽曲特徴量やメタデータで色分けが可能である．RMS energy で色分けした例を図 3 に示

[1] O. Lartillot. MIRtoolbox. http://www.jyu.fi/hum/laitokset/
musiikki/en/research/coe/materials/mirtoolbox.
[2] 伊藤，山口，小山田．長方形の入れ子構造による階層型データ可視化手法の計算時間および画面占有面積の改善．可視化情報学会論文集，Vol.26， No.6，pp.51-61，2006．